Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

051141 UE Einführung in Mathematische Modellierung (2021S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Reichl , Moodle
2 Reichl , Moodle
3 Reichl , Moodle
4 Reichl , Moodle
5 Reichl , Moodle
6 Reichl , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.03. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 09.03. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 16.03. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 23.03. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 13.04. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 20.04. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 27.04. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 04.05. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 11.05. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 18.05. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 01.06. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 08.06. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 15.06. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 22.06. 08:00 - 08:45 Digital
Dienstag 29.06. 08:00 - 08:45 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Gruppe 2

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.03. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 09.03. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 16.03. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 23.03. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 13.04. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 20.04. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 27.04. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 04.05. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 11.05. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 18.05. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 01.06. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 08.06. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 15.06. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 22.06. 08:45 - 09:30 Digital
Dienstag 29.06. 08:45 - 09:30 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Gruppe 3

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.03. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 09.03. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 16.03. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 23.03. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 13.04. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 20.04. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 27.04. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 04.05. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 11.05. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 18.05. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 01.06. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 08.06. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 15.06. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 22.06. 09:45 - 10:30 Digital
Dienstag 29.06. 09:45 - 10:30 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Gruppe 4

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.03. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 09.03. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 16.03. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 23.03. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 13.04. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 20.04. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 27.04. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 04.05. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 11.05. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 18.05. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 01.06. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 08.06. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 15.06. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 22.06. 10:30 - 11:15 Digital
Dienstag 29.06. 10:30 - 11:15 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Gruppe 5

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 04.03. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 11.03. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 18.03. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 25.03. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 15.04. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 22.04. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 29.04. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 06.05. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 20.05. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 27.05. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 10.06. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 17.06. 08:00 - 08:45 Digital
Donnerstag 24.06. 08:00 - 08:45 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Gruppe 6

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 04.03. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 11.03. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 18.03. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 25.03. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 15.04. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 22.04. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 29.04. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 06.05. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 20.05. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 27.05. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 10.06. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 17.06. 08:45 - 09:30 Digital
Donnerstag 24.06. 08:45 - 09:30 Digital

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Information

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

30% für das Vortragen der Aufgabenblätter für den Teil "Optimierung"

20% Test "Optimierung"

30% für die Beispiele für den Teil "Differentialgleichungen"

20% Test "Differentialgleichungen"

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Prüfungsstoff

Literatur

wie in der Vorlesung

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: MM OPS UF-INF-12

Letzte Änderung: Di 16.03.2021 17:47